光學字元辨識（OCR）將文字影像—掃描、智慧型手機相片、PDF—轉換為機器可讀的字串，並且越來越多地轉換為 結構化資料。現代 OCR 是一個清理影像、尋找文字、讀取它並匯出豐富元數據的流程， 以便下游系統可以搜尋、索引或擷取欄位。兩個廣泛使用的輸出標準是 hOCR，一種用於文字和版面的 HTML 微格式，以及 ALTO XML，一種以圖書館/檔案館為導向的綱要；兩者都保留位置、閱讀順序和其他版面提示，並受到 像 Tesseract這樣的熱門引擎支援。
預處理。 OCR 品質始於影像清理：灰階轉換、去噪、 二值化（二值化）和歪斜校正。標準的 OpenCV 教學涵蓋了全域、 自適應 和 Otsu 二值化—適用於光線不均或雙峰直方圖的文件的必備步驟。當頁面內的光線變化時 （想想手機快照），自適應方法通常優於單一全域閾值；Otsu 會透過分析直方圖自動選擇一個閾值。傾斜校正同樣重要：基於霍夫變換的 歪斜校正（霍夫線變換）與 Otsu 二值化結合，是生產預處理流程中常見且有效的方案。
偵測與辨識。 OCR 通常分為文字偵測（文字在哪裡 ？）和文字辨識（它說什麼？）。在自然場景和許多掃描中，完全卷積 偵測器，如 EAST ，可以有效地預測字或行級的四邊形，而無需繁重的提案階段，並且已在 常見的工具套件中實現（例如， OpenCV 的文字偵測教學）。在複雜的頁面（報紙、表格、書籍）上，行/區域的分割和閱讀順序推斷很重要：Kraken 實現了傳統的區域/行分割和神經基準線分割，並明確支援 不同的腳本和方向（LTR/RTL/垂直）。
辨識模型。 經典的開源主力 Tesseract （由 Google 開源，源於 HP）從字元分類器演變為基於 LSTM 的序列 辨識器，可以從 CLI 發出可搜尋的 PDF、 hOCR/ALTO 相容輸出等。現代辨識器依賴於序列模型，而無需預先分割的字元。 連接主義時間分類 (CTC) 仍然是基礎，它學習輸入特徵序列和輸出標籤字串之間的對齊；它廣泛 用於手寫和場景文字流程。
在過去幾年中，Transformer 重塑了 OCR。 TrOCR 使用視覺 Transformer 編碼器和文字 Transformer 解碼器，在大型合成語料庫上進行訓練，然後 在真實資料上進行微調，在印刷、手寫和場景文字基準測試中表現出色（另請參閱 Hugging Face 文件）。與此同時，一些系統繞過 OCR 進行下游理解： Donut（文件理解 Transformer） 是一種無 OCR 的編碼器-解碼器，可直接從文件 影像輸出結構化答案（如鍵值 JSON）（儲存庫， 模型卡），避免了在單獨的 OCR 步驟為 IE 系統提供資料時出現錯誤累積。
如果您想要跨多種腳本的「開箱即用」文字閱讀， EasyOCR 提供了一個包含 80 多種語言模型的簡單 API，可傳回框、文字和可信度—方便用於原型和 非拉丁腳本。對於歷史文獻， Kraken 以基準線分割和腳本感知閱讀順序而著稱；對於靈活的行級訓練， Calamari 建立在 Ocropy 的基礎上（Ocropy），帶有（多）LSTM+CTC 辨識器和用於微調自訂模型的 CLI。
泛化取決於資料。對於手寫， IAM 手寫資料庫 為訓練和評估提供了不同作者的英文句子；它是 行和字辨識的長期參考集。對於場景文字， COCO-Text 在 MS-COCO 上分層了廣泛的註釋，帶有印刷/手寫、清晰/不清晰、腳本和 完整轉錄的標籤（另請參閱原始 專案頁面）。該領域也嚴重依賴合成預訓練： 野外合成文字 將文字渲染到具有逼真幾何和光線的相片中，為預訓練 偵測器和辨識器提供大量資料（參考 程式碼和資料）。
ICDAR 的穩健閱讀 下的競賽使評估保持務實。最近的任務強調端對端偵測/閱讀，並包括將字 連結成片語，官方程式碼報告 精確率/召回率/F-score、交並比 (IoU) 和字元級編輯距離度量—反映了從業人員應該追蹤的內容。
OCR 很少以純文字結尾。檔案館和數位圖書館更喜歡 ALTO XML ，因為它除了內容之外還編碼了實體版面（帶座標的區塊/行/字），並且它與 METS 打包配合得很好。 hOCR 微格式則相反，它使用 ocr_line 和 ocrx_word 等類別將相同的思想嵌入到 HTML/CSS 中，從而可以輕鬆地使用 Web 工具進行顯示、編輯和轉換。Tesseract 兩者都支援—例如， 直接從 CLI 產生 hOCR 或可搜尋的 PDF（PDF 輸出指南）；像 pytesseract 這樣的 Python 包裝函式增加了便利性。當儲存庫具有固定的接收 標準時，存在用於在 hOCR 和 ALTO 之間進行轉換的轉換器—請參閱此精選清單 OCR 檔案格式工具。
最強勁的趨勢是融合：偵測、辨識、語言模型，甚至特定於任務的解碼 正在合併到統一的 Transformer 堆疊中。在 大型合成語料庫 上進行預訓練仍然是一個力量倍增器。無 OCR 模型將在目標是結構化輸出 而不是逐字記錄的任何地方積極競爭。也期待混合部署：一個輕量級偵測器加上一個 TrOCR 風格的 辨識器用於長格式文字，以及一個 Donut 風格的模型用於表格和收據。
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光學字符識別（OCR）是一種技術，用於將不同類型的文檔，如掃描的紙質文檔、PDF文件或由數字相機拍攝的圖像，轉換為可以編輯和可搜索的數據。
OCR通過掃描輸入的圖像或文檔，將圖像分割成單個字符，然後將每個字符與使用模式識別或特徵識別的字符形狀數據庫進行比較。
OCR用於各種行業和應用，包括數字化打印文件、啟用文字轉語音服務、自動化數據錄入過程，以及幫助視障用戶更好地與文字互動。
儘管OCR技術已取得了巨大的進步，但它並不是絕對可靠的。準確性可能會因原始文檔的質量和使用的OCR軟件的具體情況而異。
儘管OCR主要用於識別印刷文字，但一些先進的OCR系統也能識別清晰、一致的手寫。然而，通常由於個人寫作風格的多樣性，手寫識別的準確度較低。
是的，許多OCR軟件可以識別多種語言。但是，需要確保你使用的軟件支持特定的語言。
OCR是光學字符識別的縮寫，用於識別印刷的文字，而ICR，或稱為智能字符識別，則較為先進，用於識別手寫的文字。
OCR在處理清晰易讀的字體和標準文字大小上效果最佳。雖然它能識別各種字體和大小，但在處理不常見的字體或極小的文字大小時，其準確性可能會降低。
OCR在處理低分辨率的文件、複雜的字體、打印質量差的文字、手寫，以及字和背景迎合度不足的文件時可能出問題。另外，儘管它可以識別多種語言，但可能無法完美覆蓋所有語言。
是的，OCR可以掃瞄彩色文字和背景，雖然它對高對比度的顏色組合，如黑色文字和白色背景效果更好。如果文字和背景的顏色對比 度不足，其準確性可能會降低。
CAPTION 影像格式是一種創新的影像儲存和呈現方式，旨在滿足各種領域中數位影像不斷變化的需求，包括網頁開發、數位藝術和資料視覺化。在核心上，CAPTION 格式試圖涵蓋影像的視覺資料，以及直接嵌入檔案中的描述性文字或元資料。此設計原則有助於提供一個全面的、獨立的檔案，提供的不僅僅是視覺見解。了解 CAPTION 格式的複雜性需要深入探討其結構、壓縮技術、元資料嵌入機制和潛在應用。
在結構上，CAPTION 格式分為兩個主要組成部分：視覺資料和文字元資料。視覺資料類似於傳統的影像格式，儲存可解碼為影像的像素資訊。此組成部分採用各種壓縮演算法來最佳化儲存，同時不會顯著損害影像品質。另一方面，文字元資料的設計易於存取和修改，提供影像的建立日期、作者、授權等資訊，以及可能用於更好索引和搜尋的描述性標題或標籤。
CAPTION 格式中使用的壓縮機制是適應性的，允許它根據影像內容採用不同的策略。對於照片，它可能使用類似於 JPEG 的方法，專注於捨棄人眼較難察覺的資訊，從而達到高壓縮率。對於數位藝術或具有銳利邊緣和實心顏色的影像，它可能傾向於 PNG 類型的無損壓縮，保留線條的清晰度和顏色的完整性。這種適應性使 CAPTION 非常適合各種影像類型，而無需多種格式。
CAPTION 檔案中的嵌入式元資料超越了簡單的文字包含。使用結構化（可能基於 JSON）格式，元資料可以包含多樣且詳細的資訊。重要的是，CAPTION 格式為此元資料指定了一個標準，確保它在不同的建立者和平台之間保持一致。此標準化極大地有助於影像的分類、搜尋和自動處理。元資料可以使用標準文字編輯器或專用軟體進行編輯，提供資訊管理和更新方式的靈活性。
CAPTION 格式的基石功能之一是其對可存取性的關注。透過將描述性標題直接嵌入影像檔案中，它顯著增強了視障使用者對數位內容的可存取性。螢幕閱讀器和其他輔助技術可以輕鬆提取和傳達此文字資訊，提供傳統影像格式中以前無法存取的內容。此功能與更廣泛的努力相一致，即讓數位內容對所有使用者更具包容性和可存取性，無論其身體能力如何。
CAPTION 格式還在數位權利管理 (DRM) 和版權控制領域引入了新穎的應用。透過允許作者將授權資訊直接嵌入影像檔案中，它簡化了內容歸屬的過程，並減少了未經授權使用的事件。此嵌入式資訊可以包括版權公告、使用許可，甚至版權持有人的聯絡資訊，使用戶更容易遵守版權法，並讓建立者保護其智慧財產。
在相容性和整合方面，CAPTION 格式被設計為高度通用，支援從網頁瀏覽器到獨立影像檢視器和編輯軟體的各種顯示環境。這些應用程式的開發人員可以輕鬆存取和操作影像和元資料，為使用者提供無縫的體驗。創新的潛力很大，可能性包括使用嵌入式元資料對影像進行排序和篩選的動態網頁圖庫，以及可以利用標題進行自動標記和分類的編輯軟體。
儘管有許多優點，但 CAPTION 格式的採用面臨挑戰，特別是與所有平台的通用支援和由於嵌入式元資料而導致的檔案大小潛在增加有關。為了廣泛採用，主要的網頁瀏覽器、作業系統和影像編輯軟體必須納入對 CAPTION 的支援至關重要。此外，CAPTION 格式的開發人員需要持續改進壓縮演算法，以減輕對檔案大小的任何重大 影響，確保嵌入式元資料的優點不會以效率為代價。
CAPTION 格式對搜尋引擎最佳化 (SEO) 和線上可發現性的影響可能是深遠的。透過在影像檔案中直接提供描述性元資料，搜尋引擎可以更準確地索引和分類內容，提高搜尋結果的相關性。對於網站所有者和內容建立者來說，這意味著適當標記的影像可以顯著提高其內容的可見度，為其網站帶來更多流量，並潛在地提高其 SEO 排名。CAPTION 的此方面可能會徹底改變影像如何為線上存在和可發現性做出貢獻。
環境影響是 CAPTION 格式開發和使用中的另一個考量因素。鑑於數位時代強調永續性，此格式的設計容納了高效的儲存和傳輸，旨在減少與大規模影像託管和共享相關的能源消耗。透過最佳化壓縮技術以在不犧牲品質的情況下最小化檔案大小，CAPTION 有助於減少數位基礎設施的碳足跡，與全球朝向更永續技術實務的努力相一致。
展望未來，CAPTION 格式具有轉變各種領域的潛力，從數位藝術和文化遺產到機器學習和人工智慧。在數位藝術中，能夠將建立者評論和內容直接嵌入檔案中可以豐富觀看體驗。對於文化遺產，詳細的標題可以以易於後代存取的方式保存有關人工製品的知識。在 AI 領域，結構化的元資料可以作為訓練影像辨識模型的寶貴資料集，提高其準確性和效率。
CAPTION 格式的開發代表了一種多方面的影像儲存和呈現方式，它承認了 21 世紀數位媒體的複雜性。透過在單一檔案中整合視覺和文字元素，CAPTION 滿足了對更具描述性、可存取性和可管理性的數位內容的需求。隨著技術的發展和數位內容越來越成為我們生活中的核心，像 CAPTION 這樣的格式將在我們如何建立、分享和參與影像中扮演至關重要的角色。數位影像的未來不僅在於像素和解析度，還在於建 立一個更緊密、更易於存取和更有意義的數位生態系統。
總之，CAPTION 格式不僅僅是一種新的影像格式；它是一種具有遠見的數位媒體方式，倡導包容性、可存取性和效率。其視覺資料和嵌入式元資料的結合為數位內容管理、版權控制、可存取性和搜尋引擎最佳化的挑戰提供了獨特的解決方案。儘管有需要克服的挑戰，特別是在通用支援和檔案大小考量方面，CAPTION 格式的優點使其成為數位影像未來的引人注目的選擇。隨著我們向前邁進，CAPTION 的持續改進和採用將決定其在不斷演變的數位媒體領域中的地位。
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